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Função de Produção de Saúde para o Brasil: análise pelo Modelo de Grossman
José Rodrigo Gobi1
Pietro André Telatin Paschoalino2
Cássia Kely Favoretto Costa3
Marina Silva da Cunha4
Resumo
O presente estudo estimou funções de produção de saúde para o Brasil averiguando fatores que afetam
a saúde da população, e como residir em diferentes estados altera a percepção da saúde dos indivíduos.
Para isso, foram estimados modelos Probit com e sem instrumentos utilizando informações da
Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2013. Observou-se que menores níveis de idade, maior
escolaridade, possuir plano de saúde, não ser obeso, ser do sexo masculino, não fumar e não ter
diagnostico de doenças crônicas estão associados com melhor saúde. Nota-se, ainda, que o efeito da
educação sobre a saúde aumenta ao se corrigir o problema de endogeneidade nessa variável. Ademais,
as regiões Norte e Nordeste apresentaram menor probabilidade de o indivíduo se avaliar saudável.
Destaca-se que políticas públicas que estimulem hábitos saudáveis podem ser consideradas
fundamentais para a produção de melhor saúde, seja por meio de ações que estimulem a boa
alimentação ou desestimule o consumo tabágico.
Palavras-chave
Estado de saúde. Percepção da Saúde. Economia da saúde. Modelo Probit.
Classificação JEL
D0. I1. C01.
Área Temática
Área 7: Microeconomia e Organização Industrial
Health Production Function for Brazil: analysis by the Grossman Model
Abstract
The present study estimated Functions of health production for Brazil, which results in a health of the
population, and how to reside in different states of a perception of the health of individuals. For this,
Probit models with information about the National Health Survey (PNS) of 2013 were estimated. It
was observed that lower levels of age, higher education, health insurance, non-obese, male, no
smoking and not having diagnosis of chronic diseases are associated with better health. It is also noted
that the effect of education on a health problem can be corrected or a problem of endogeneity in this
variable. In addition, as North and Northeast regions were less likely to evaluate themselves healthy.
It should be emphasized that public policies that estimate healthy habits can be considered
fundamental to produce better health, through actions that stimulate a good diet or discourage
smoking.
Keywords
Health condition. Health Perception. Health Economics. Model Probit.
1 Mestrando em Teoria Econômica pela Universidade Estadual de Maringá (UEM). E-mail: [email protected]. 2 Mestrando em Teoria Econômica pela UEM. E-mail: [email protected]. 3 Doutora em Economia Aplicada, professora adjunta pelo departamento de Economia da UEM. E-mail:
[email protected]. 4 Doutora em Economia Aplicada, professora titular pelo departamento de Economia da UEM. E-mail: [email protected]
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1. INTRODUÇÃO
O estado de saúde de uma população é um indicador fundamental nas análises sobre políticas
públicas e para o desenvolvimento econômico de uma região. Dias menos saudáveis geram
consideráveis perdas econômicas aos países, devido, por exemplo, à diminuição da participação da
força de trabalho (CAI, 2010). Além disso, saúde é uma das características mais importantes do
capital humano (GROSSMAN, 1972b), sendo responsável por tornar o indivíduo mais produtivo e
impactar consideravelmente em seu bem-estar (SOUZA; SANTOS; JACINTO, 2013). Nesse
contexto, destaca-se a importância da saúde preventiva como fator condicionante do crescimento
econômico de um país a partir do envelhecimento populacional (SOARES, 2007).
Nas últimas décadas a percepção do estado de saúde das populações tem se modificado,
estando cada vez mais relacionada ao estilo e qualidade de vida das pessoas (COSTA; BARBOSA,
2013). Nesta linha, a procura por melhores condições de saúde é resultado de um processo de escolhas
individuais, que leva à análise do comportamento de cada indivíduo no setor saúde (BARROS, 2003).
No contexto microeconômico, o estado de saúde de uma população (ou número de dias saudáveis
vivenciados por ela) pode ser representado por uma função de produção. Como determinantes dessa
função destacam-se os insumos de assistência à saúde (como, tratamentos prestados por médicos,
enfermeiros, fisioterapeutas, nutricionistas, farmacêuticos, entre outros), o estilo de vida das pessoas,
o meio ambiente e a própria biologia humana. (FOLLAND; GOODMAN; STANO, 2008). Por meio
do estado de saúde é possível estabelecer diferenças de morbidade em subgrupos populacionais,
comparar necessidades de serviços e recursos de saúde por regiões de um país, como também, calcular
outros indicadores relacionados à morbidade e mortalidade (IBGE, 2016).
Diversos insumos são usados na estimativa de uma função de produção e afetam diretamente
o estado de saúde de uma população, destacando: os fatores socioeconômicos e demográficos - sexo,
idade, cor ou raça, índice de massa corporal, taxa de urbanização, renda per capita, poluição do ar,
disponibilidade de alimentos e nível de escolaridade (BARROS, 2003; JOUMARD et al., 2010;
NASAB et al., 2013; THORNTON, 2015; SILVA; SANTOS; BALBINOTTO NETO, 2016);
variáveis de assistência à saúde, como procura por cuidados e planos de saúde (KASSOUF, 2005;
THORNTON, 2015); proxies de comportamento, representadas pelas variáveis - sedentarismo,
alcoolismo, tabagismo, alimentação, sono excessivo ou insuficiente e estresse (KENKEL, 1995;
SILVA; SANTOS; BALBINOTTO NETO, 2016); e aspectos relacionados ao diagnóstico de doenças
crônicas (BARROS, 2003; SILVA; SANTOS; BALBINOTTO NETO, 2016), entre outras.
As decisões sobre o estilo de vida também impactam na produção de saúde de cada indivíduo,
principalmente, quando se analisam os diferentes tipos de doenças crônicas existentes, como
hipertensão, diabetes, doenças cardiovasculares, respiratórias, entre outras. De forma geral, estas
doenças geram limitações físicas e emocionais para as pessoas, reduzem a qualidade de vida e
interferem no comportamento de vida de cada um, bem como no convívio com familiares e a
sociedade em geral (MARTINS; FRANÇA; KIMURA, 1996).
As doenças crônicas têm impactado negativamente no desenvolvimento social e econômico
dos países desenvolvidos e em desenvolvimento, provocando elevado número de mortes prematuras
e queda da qualidade de vida. Em 2012, no âmbito mundial, essas doenças foram responsáveis por
68% do total de mortes (56 milhões de óbitos) (WHO, 2013; 2014). No Brasil, em 2013, cerca de
40% da população (57,4 milhões de pessoas), possuía pelo menos uma doença crônica, sendo que
diabetes (9,1 milhões de pessoas), hipertensão arterial (31,3 milhões), colesterol (18,4 milhões),
doença crônica da coluna (27 milhões) e a depressão (11,2 milhões) foram as que apresentaram as
maiores prevalências no país (IBGE, 2016).
No Brasil, umas das formas de se obter informações regionais sobre o estado de saúde da
população é por meio da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), que mede a autoavaliação de cada
indivíduo entrevistado. Na PNS de 2013, 205.546 indivíduos foram entrevistados. Deste total, os
residentes nas regiões Sudeste e Sul do país foram os que se autoavaliaram com melhor saúde, sendo
que 71,5% e 69,5% desses indivíduos declararam sua saúde como boa ou muito boa, respectivamente.
Além disso, a região Sul apresentou os dois estados (Rio Grande do Sul - 24,76% e Santa Catarina -
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23,61%) em que a saúde foi melhor autoavaliada. O Nordeste exibiu o menor estado de saúde
autoavaliado, haja vista que 56,7% dos entrevistados residentes nessa região declararam sua saúde
como muito boa ou boa. As regiões Centro Oeste e Norte apresentaram taxas de 68,1% e 59,8%,
respectivamente (IBGE, 2016).
Neste contexto, este estudo torna-se relevante ao pretender investigar e buscar compreender
quais insumos estão associados a melhor percepção de saúde da população do Brasil. Além disso,
dada as diferenças regionais existentes nas declarações sobre o estado de saúde de cada indivíduo por
Unidade Federativa, torna-se importante analisar quais estados brasileiros estão associados com
melhor saúde. A partir dessa pesquisa, busca-se fornecer informações para que os gestores de políticas
públicas possam formular políticas mais eficientes com o intuito de melhorar a qualidade de vida de
toda a população.
Na literatura científica internacional e nacional, estudos teóricos e empíricos têm buscado
compreender os insumos que estão associados à produção de saúde, tais como Grossman (1972a,
1972b); Barros (2003); Favissa e Gutema (2008); Kenkel (1995); Cai (2010); Gilleskie e Harrison
(1998); Thornton (2015); Nasab et al. (2013); Kassouf (1993; 1994; 2005); Souza, Santos e Jacinto
(2013); Silva, Santos e Balbinotto Neto (2016). De forma geral, constata-se que os fatores
socioeconômicos (por exemplo, nível de escolaridade e renda) e de estilo de vida podem estar
fortemente associados com as condições de saúde de uma determinada população. Além disso,
campanhas que incentivem melhores hábitos como alimentação, atividade física, busca por cuidados
médicos e divulgação de informações sobre questões que prejudicam a saúde (sedentarismo,
alcoolismo, tabagismo, entre outros), tendem a apresentar forte impacto positivo sobre a saúde dos
indivíduos.
Diante do exposto, o objetivo desse artigo foi estimar funções de produção de saúde para o
Brasil a partir do modelo teórico de Grossman (1972a, 1972b). De forma específica, buscou-se: a)
avaliar os fatores que afetam a saúde geral da população brasileira, e b) analisar como residir em
diferentes estados altera a percepção de saúde. As estimações empíricas das funções de produção
foram feitas por meio do modelo econométrico Probit.
O trabalho está organizado em mais quatro seções, além desta introdução. Na segunda seção aborda-
se a base teórica sobre as funções de produção de saúde; na terceira é apresentada a estratégia
empírica, os dados e as variáveis utilizadas; na quarta seção, os resultados são apresentados e
discutidos e, por fim, apresentam-se as considerações finais.
2. MODELO DE GROSSMAN: FUNÇÃO DE PRODUÇÃO DE SAÚDE
O modelo teórico de Michael Grossman foi desenvolvido no início da década de 1970 a partir
da publicação dos seus estudos seminais (GROSSMAN, 1972a; 1972b) na literatura cientifica de
Economia da Saúde.
Grossman (1972a) introduziu a ideia de que os próprios indivíduos são capazes de produzir
saúde e a demanda por bens e serviços médicos são derivados dessa procura por melhor estado de
saúde. O objetivo de seu estudo se constituiu em estruturar um modelo de demanda para um produto
especifico, denominado “boa saúde”, verificando como os problemas de saúde, medidos pelas taxas
de mortalidade e morbidade, influenciam na quantidade e produtividade do trabalho.
A justificativa básica para o desenvolvimento do modelo de Grossman consiste na diferença
existente entre capital saúde e as outras formas de capital humano, tais como escolaridade,
experiência, gastos com migração, entre outros. O estoque de conhecimento, por exemplo, afeta sua
produtividade no mercado de trabalho e fora dele, enquanto que seu estoque de saúde permite ao
indivíduo determinar a quantidade total de tempo disponível para as atividades de mercado ou não-
mercado. A segunda justificativa consiste na percepção de que quando os indivíduos demandam bens
e serviços médicos não estão exigindo estes serviços em si, mas “boa saúde” (GROSSMAN, 1972b).
Grossman (1972b) aborda também elementos inovadores para examinar o comportamento do
consumidor. A mercadoria “boa saúde” é tratada como um estoque, pois “capital saúde” é tido como
um componente do estoque de capital humano. Desta forma, assume-se que os indivíduos nascem
4
com um estoque de saúde que se deprecia ao longo do tempo, e pode ser aumentada por meio de
investimentos. O óbito irá ocorrer quando seu estoque se reduzir a um determinado nível.
O nível de saúde irá depender dos recursos alocados para sua produção, como o próprio tempo
e a idade do indivíduo, bens e serviços adquiridos no mercado, nível de escolaridade, salário e riqueza
familiar. A saúde é tratada pelos consumidores com uma mercadoria de consumo, no sentido de
produzir uma utilidade direta, assim, dias doentes são uma fonte de desutilidade. Além disso, pode
ser vista também como uma mercadoria de investimento, pois ao elevar o estoque de saúde o
indivíduo diminui seus dias de incapacidade, permitindo elevar seus rendimentos (GROSSMAN,
1972a).
Para Grossman (1972b) a produção de investimento em saúde e de outros bens podem ser
expressas da seguinte forma:
𝐼𝑡 = 𝐼𝑡 (𝑀𝑡, 𝑇𝐻𝑡, 𝐸𝑡), 𝑡 = 0,1, … , 𝑛, (1)
𝑍𝑡 = 𝑍𝑡 (𝑋𝑡, 𝑇𝑍𝑡, 𝐸𝑡). (2)
De acordo com a equação (1), a produção de investimento bruto em saúde (𝐼𝑡) é uma função
de insumos adquiridos no mercado (𝑀𝑡), no tempo gasto para melhorar a saúde (𝑇𝐻𝑡) e do estoque de
capital humano (𝐸𝑡). A produção de bens domésticos (𝑍𝑡), conforme equação (2), ocorre por meio do
tempo gasto na produção de bens domésticos (𝑇𝑍𝑡), dos bens comprados no mercado (𝑋𝑡) e do capital
humano.
Para o consumidor, os bens e o tempo são recursos escassos. A restrição orçamentária dos
bens de mercado equivale a igualar o valor presente dos gastos com os bens ao valor presente dos
rendimentos ganhos ao longo da vida somados aos ativos iniciais:
∑𝑃𝑡𝑀𝑡 + 𝑉𝑡𝑋𝑡
(1 + 𝑟)𝑡= ∑
𝑊𝑡𝑇𝑊𝑡
(1 + 𝑟)𝑡+ 𝐴0 (3)
sendo que 𝑃𝑡 e 𝑉𝑡 são os preços dos insumos e bens adquiridos no mercado, 𝑊𝑡 é o salário, 𝑇𝑊𝑡 são
as horas de trabalho, 𝐴0 os ativos iniciais e r a taxa de juros. O tempo é o maior recurso que um
indivíduo possui, e sua restrição (Ω) supõe que o tempo total disponível deve ser dividido por todas
as possíveis utilizações, conforme equação (4):
Ω𝑡 = 𝑇𝑊𝑡 + 𝑇𝐻𝑡 + 𝑇𝑍𝑡 + 𝑇𝐿𝑡 (4)
Considerando que 𝑇𝐿𝑡 é o tempo perdido quando se está doente, o tempo do indivíduo deverá
ser alocado entre as horas com trabalho, produção de saúde, produção de bens domésticos (lazer) e
tempo perdido pela falta de saúde (GROSSMAN, 1972b).
No modelo, os principais fatores que afetam o capital saúde são idade, salário e educação. A
medida que o indivíduo envelhece seu estoque ótimo de saúde tende a diminuir, e em virtude deste
fato, a procura por bens e serviços de saúde dele irá aumentar, ou seja, seu investimento bruto em
saúde expandirá ao longo da vida (GROSSMAN 1972b; GROSSMAN, 1976; GROSSMAN, 2000).
Como a dotação de dias trabalhando é menor quando o indivíduo está doente, a saúde é
considerada como um bem que produz dias mais saudáveis, assim, o indivíduo possui maior incentivo
em elevar seu estoque de saúde quando sua taxa salarial aumenta. Ou seja, espera-se que quanto
maiores forem os níveis salariais, maior será o estoque de capital saúde (GROSSMAN, 1972b;
GROSSMAN, 1976; GROSSMAN, 2000).
O nível educacional é tido como um fator capaz de aumentar a eficiência com que o indivíduo
produz investimentos em saúde. A educação contribui para que o consumidor possua hábitos mais
saudáveis, além de buscar mais informações com médicos e outros agentes de saúde. Portanto, se
espera que quanto mais alto for o nível de escolaridade, maior será a busca por estoque de capital
saúde mais elevado. O impacto da escolaridade sobre a saúde pode ser dividido em componentes
5
diretos e indiretos. O componente direto representa a capacidade dos consumidores com escolaridade
adicional de obter maiores níveis de produção de saúde com menos recursos. O componente indireto
representa a capacidade do indivíduo, com escolaridade extra, em selecionar melhores conjuntos de
insumos (GROSSMAN, 1972b; GROSSMAN, 1976; GROSSMAN, 2000).
Nesse contexto, o modelo de Grossman permite a compreensão dos principais componentes
que influenciam a produção de investimento em saúde, como o tempo e renda dos indivíduos, além
dos fatores que afetam a procura por bens e serviços médicos, como idade, educação e salário, entre
outros.
3. METODOLOGIA
3.1 FONTE E DESCRIÇÃO DOS DADOS
Trata-se de uma pesquisa descritiva e analítica que foi desenvolvida a partir de dados da
Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2013. Nesta, foram entrevistados 205.546 participantes
distribuídos por todas as Unidades da Federação. Essa pesquisa aborda aspectos sobre a percepção
do estado de saúde, estilos de vida e doenças crônicas de indivíduos brasileiros. A principal amostra
utilizada nessa pesquisa contém 40.962 indivíduos. Os dados foram coletados no site do Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE
(http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/pns/2013/default.shtm) em março de 2017. As
estimativas econométricas foram feitas usando o pacote econométrico STATA 13.
A variável dependente do modelo analisado é a autoavaliação de saúde (1 = status de saúde
muito bom e bom; 0 = caso contrário), que consiste na percepção que cada pessoa tem em relação a
sua própria saúde. Este indicador engloba aspectos físicos, emocionais e de satisfação com a própria
vida (IBGE, 2016). Já as variáveis explicativas correspondem às informações sociodemográficas, de
assistência à saúde, de comportamento e prevalência de doenças crônicas, conforme apresentado na
Tabela 1.
Dada a especificidade da variável dependente, na pesquisa foram estimados modelos
econométricos Probit. O modelo 1 considera todas as variáveis explicativas como exógenas, sem
restrições, da amostra principal. No modelo 2, restringiu-se a amostra para ocupados com cônjuge
com todas as variáveis exógenas. No modelo 3 considerou-se a variável escolaridade endógena, com
a mesma restrição imposta no modelo anterior. Para este caso, foram utilizados como instrumentos
as variáveis escolaridade do cônjuge e ocupação do indivíduo como diretor, gerente, profissional da
ciência e intelectual, a qual pode captar questões relacionadas à habilidade.
No caso dos modelos 2 e 3, com a restrição para ocupados com cônjuge a amostra é de 15.552
observações. Essas restrições são necessárias devido aos instrumentos utilizados, ou seja,
escolaridade do cônjuge e ocupação).
Destaca-se que para os três modelos foram incluídas variáveis binárias com a intenção de
captar o efeito marginal de residir em determinada Unidade Federativa sobre a autoavaliação do
indivíduo, em que foi considerado o estado de Minas Gerais como referência. A escolha de Minas
Gerais como referência se deve ao fato de ter apresentado a maior proporção de indivíduos saudáveis
em relação aos demais estados e Distrito Federal, considerando a amostra principal desse estudo
(IBGE, 2016).
A partir da Tabela 1, observa-se também os sinais esperados dos efeitos das variáveis
explicativas sobre a dependente. Assim, esse estudo utiliza variáveis que de acordo com a literatura
influenciam o estado de saúde do indivíduo. Em relação aos indicadores de assistência à saúde, o
sinal esperado está associado ao acesso a serviços de saúde, fundamentais para o cuidado e prevenção
de doenças. Conforme o nível de escolaridade se eleva é esperado efeito positivo sobre a saúde, pois
influencia diretamente as escolhas dos consumidores na procura de serviços de saúde e alimentação,
e indiretamente nos postos de trabalho, que acabam por aumentar a renda. A variável que analisa o
efeito de residir na área urbana ou rural pode apresentar efeito dúbio, pois pode, por um lado,
representar menor acesso a serviços de saúde, e por outro, menor nível de poluição e problemas
6
relacionados a centros urbanos (AUSTER; LEVESON; SARACHEK, 1972; FAYISSA; TRAIAN,
2013).
O comportamento individual também pode influenciar a saúde. O consumo de álcool e o
hábito de fumar estão associados ao risco de contrair diversas doenças, impactando negativamente no
estado de saúde (FAYSSA; TRAIAN, 2013). Por sua vez, o sinal esperado da variável cor/raça é
negativo, haja vista que no Brasil, a população branca historicamente teve maior acesso a serviços
públicos. Por fim, leva-se em consideração os impactos das doenças crônicas sobre o estado de saúde,
as quais apresentam sinais negativos. A incidência de doenças crônicas pode ainda estar relacionada
com questões comportamentais que também afetam esse estado, por exemplo, dietas e a prática de
exercícios físicos (BOUCHARD et al., 1994; MCCULLOUGH et al., 1997; OECD, 2010;
HEMSLEY; HOLLANDA, 2012).
Tabela 1 - Descrição e sinal esperado das variáveis do modelo Variáveis Descrição Sinal esperado
Variáveis sociodemográficas
Sexo Sexo declarado pelo indivíduo (1 = feminino e 0 = masculino). -
Idade Idade do indivíduo (Dividiu-se essa variável em: jovem adulto = com
idade até 40 anos; adulto = com idade entre 41 e 59 anos; idoso = com
idade igual ou maior que 60 anos).
-
Cor/raça Cor ou raça declarada pelo indivíduo (1 = negro ou pardo; 0 = brancos). -
IMC Índice de massa corporal (1 = abaixo do peso; 2 = peso ideal; 3 = sobre
peso; 4 = obesidade)5.
-
Unidades da
Federação
Criou-se uma variável para cada um dos 26 Estados e Distrito Federal,
com o intuito de captar o efeito regional sobre as variáveis estudadas.
Escolaridade Nível de escolaridade do indivíduo (1 = Classe de alfabetização; 2 =
alfabetização de jovens e adultos; 3 = antigo primário; 4 = antigo
ginásio; 5 = regular do ensino fundamental ou do 1º grau; 6 = educação
de jovens e adultos ou supletivo do ensino fundamental; 7 = antigo
científico, clássico, etc.;8 = regular do ensino médio ou 2º grau; 9 =
educação de jovens e adultos ou supletivo do ensino médio; 10 =
superior/graduação; 11 = mestrado e 12 = doutorado).
+
Rural Área de residência (1 = rural; 0 = urbano) +/-
Variável assistência à saúde
Última consulta Mostra o tempo da última consulta com um médico (1 = consultou nos
doze últimos meses; 0 = caso contrário). -
Plano de Saúde Tem plano de saúde (1 = sim; 0 = não). +
Proxies de comportamento
Alcoolismo Consumo de álcool (1 = pelo menos uma vez por mês; 0 = não bebo
nunca).
-
Tabagismo Hábito de fumar (1 = diariamente ou menos que diariamente; 0 = não
fumo atualmente). -
Doenças crônicas
Hipertensão Indivíduos que já foram diagnosticados com hipertensão (1 = sim; 0 =
não).
-
Diabetes Indivíduos que já foram diagnosticados com diabetes (1 = sim; 0 =
não).
-
Colesterol alto Indivíduos que já foram diagnosticados com colesterol alto (1 = sim; 0
= não).
-
Asma Indivíduos que já foram diagnosticados com asma (1 = sim; 0 = não).
-
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da PNS (IBGE, 2016).
5 De acordo com o Centro Brasileiro de informação sobre Medicamentos (2009) o índice de massa corporal (IMC), que é
calculado dividindo o peso (em Kg) pelo quadrado da altura (em metros), revela se o peso está dentro da faixa ideal,
abaixo ou acima do desejado. Um IMC abaixo de 18,5 caracteriza-se como abaixo do peso, entre 18,5 e 24,9 como peso
normal, entre 25 e 29,9 como sobrepeso e acima de 30 como obesidade.
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Na Tabela 2 estão apresentadas as estatísticas descritivas das variáveis que são analisadas no
modelo econométrico, com base na amostra principal desse estudo, de 40.962 indivíduos, ou seja,
sem a restrição de ocupados, com cônjuge.
Tabela 02 – Estatísticas descritivas, Brasil 2013 Média Erro-Padrão Intervalo de Confiança (95%)
Avaliação de saúde 0,650 0,002 0,645 0,654
Sexo 0,591 0.002 0.586 0.596
Jovem adulto 0,446 0,002 0,441 0,451
Adulto 0,359 0,002 0,354 0,363
Idoso 0,195 0,002 0,192 0,199
Cor/raça 0,561 0,002 0,556 0,565
IMC 2,822 0,004 2,814 2,830
Escolaridade 6,681 0,012 6,656 6,705
Rural 0,211 0,002 0,207 0,215
Última consulta 0,770 0,002 0,766 0,774
Plano de Saúde 0,315 0,002 0,310 0,319
Alcoolismo 0,384 0,002 0,379 0,388
Tabagismo 0,133 0,002 0,130 0,137
Hipertensão 0,250 0,002 0,246 0,254
Diabetes 0,073 0,001 0,071 0,076
Colesterol Alto 0,146 0,002 0,143 0,150
Asma 0,432 0,001 0,430 0,434
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da PNS (IBGE, 2016).
Por fim, na Tabela 3 estão dispostas as proporções de indivíduos que se autoavaliaram com
saúde muito boa ou boa por variável explicativa utilizada como controle no modelo. Verifica-se
associação positiva entre saúde e indivíduos brancos. Entre as pessoas que se declararam brancas,
69% apresentam melhor estado de saúde (dada a classificação desse trabalho), enquanto que 62% das
pessoas que se declararam negras ou pardas se avaliaram saudáveis.
No quesito escolaridade, tem-se que conforme aumenta o nível educacional, eleva-se a
proporção de indivíduos com melhor saúde. Nota-se também proporção mais alta de pessoas com
saúde muito boa ou boa que possuem planos de saúde, demonstrando a relação positiva entre essa
variável e a saúde. Por outro lado, a proporção maior de indivíduos que realizaram consultas médicas
nos últimos doze meses e avaliaram negativamente seu estado de saúde, indicando tendência de que
consumidores podem buscar por atendimento médico quando já estão doentes, não como prevenção.
Percebe-se também que quanto maior a idade, menor a proporção de indivíduos com melhor
saúde. Na faixa dos jovens adultos (com idade até 40 anos), 77% dos indivíduos entrevistados se
declararam com melhor saúde, enquanto que na faixa adulta (com idade entre 41 e 59 anos) essa
proporção é de 60% e nos idosos (idade igual ou superior a 60 anos) é de 47%, aproximadamente.
Nota-se também na Tabela 3 que para os consumidores que estão abaixo do peso ou obesos,
possuem hábito de fumar e já foram diagnosticados com alguma doença crônica (hipertensão,
diabetes, colesterol alto ou asma), menor é a proporção de indivíduos que se declararam saudáveis,
comparando-se com os respectivos grupos de cada variável. Cabe destacar ainda, que não houve
diferença significativa na proporção de indivíduos que se autoavaliaram com saúde boa ou muito boa
dos que residiam na área rural ou urbana. As pessoas que declararam consumir bebida alcóolica
apresentaram proporção mais alta de autoavaliar positivamente seu estado de saúde.
8
Tabela 3 – Proporção de indivíduos com saúde muito boa ou boa, Brasil, 2013
Indicador
Saúde Boa ou Muito
Boa Indicador
Saúde Boa ou Muito
Boa
Cor/Raça Rural
Negros/Pardos 0,620 Rural 0,644
Brancos 0,689 Urbano 0,651
Idade Última consulta
Jovem Adulto 0,770 Sim 0,614
Adulto 0,599 Não 0,769
Idoso 0,473 Plano de Saúde
Sexo Sim 0,766
Masculino 0,693 Não 0,596
Feminino 0,620 Alcoolismo
IMC Sim 0,729
1 0,567 Não 0,600
2 0,697 Tabagismo
3 0,657 Sim 0,606
4 0,570 Não 0,656
Escolaridade Hipertensão
1 0,372 Sim 0,431
2 0,412 Não 0,723
3 0,390 Diabetes
4 0,471 Sim 0,315
5 0,589 Não 0,676
6 0,540 Colesterol Alto
7 0,617 Sim 0,446
8 0,742 Não 0,685
9 0,645 Asma
10 0,819 Sim 0,510
11 0,870 Não 0,656
12 0,832
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da PNS (IBGE, 2016).
3.2 MODELO EMPÍRICO
O modelo Probit se refere a um método apropriado para conjuntos de dados em que a variável
dependente é dicotômica, ou seja, uma variável qualitativa com dois estados possíveis, tais como
valor um ou zero (GREENE, 2012).
Nesse contexto, o modelo Probit, caracterizado como um modelo de escolha discreta, pode
ser apresentado como:
𝑃 (𝑦 = 1|𝑥) = 𝐹(𝑥, 𝛽) (5)
sendo que 𝑥 é um vetor das variáveis independentes que buscam explicar a ocorrência da variável
independente 𝑦. O 𝛽 representa o conjunto de parâmetros que refletem o impacto das mudanças em
𝑥 na probabilidade.
Segundo Greene (2012), quando a função de distribuição normal é utilizada, origina-se o
modelo Probit, ou seja:
𝑃 (𝑦 = 1|𝑥) = ∫ 𝜑(𝑡)𝑑𝑡 = Φ(𝑥′𝛽)𝑥′𝛽
−∞
(6)
em que a função (𝑡) representa a notação para identificar a função de distribuição normal padrão.
Para analisar o efeito de uma variação unitária de um dos regressores do vetor 𝑥 sobre a probabilidade
de 𝑦, deve-se derivar essa probabilidade em relação a esse regressor (GREENE, 2012):
9
𝜕𝐸 [𝑌|𝐱]
𝜕𝑋𝑖= 𝜙(𝑥′𝛽)𝛽 (7)
Entretanto, segundo Greene (2012), para se analisar o efeito marginal sobre uma variável
binária, d, a equação (7) não será adequada. Nesse caso o autor sugere:
𝐸𝑀 = 𝑃𝑟𝑜𝑏[𝑌 = 1|(𝑑), 𝑑 = 1] − 𝑃𝑟𝑜𝑏[𝑌 = 1|(𝑑), 𝑑 = 0]
(8)
As estimativas econométricas dos modelos 1 e 2 desse estudo se baseiam na seguinte equação:
𝑆𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝜏𝑖 + 𝛽2𝑋𝑖2 + 𝛽3𝑋𝑖
3 + 𝛽4𝑋𝑖4 + 𝛽5𝑋𝑖
5 + 𝑢𝑖
(9)
em que 𝜏𝑖 é a variável endógena que identifica o nível de educação do indivíduo, 𝑋𝑖2 representa os
indicadores sociodemográficos, 𝑋𝑖3 indicadores de Assistência à saúde, 𝑋𝑖
4 indicadores de
comportamento e 𝑋𝑖5 indicadores de presença de doenças crônicas.
O modelo 3 estimado considera o método Probit com variável instrumental, devido à variável
independente endógena educação. Assim, a estimativa econométrica desse modelo se baseia na
equação a seguir:
𝜏𝑖 = 𝛼0 + 𝛼1𝐸𝑐𝑖 + 𝛼2𝐷𝑖 + 𝛼𝑘𝑋𝑖𝑘
(10)
sendo incluídos como instrumentos 𝐸𝑐𝑖, a escolaridade do cônjuge e, 𝐷𝑖 que indica o cargo de
ocupação do indivíduo, além das demais variáveis explicativas 𝑋𝑖𝑘 consideradas como exógenas.
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Nesta seção estão apresentados os resultados que descrevem a estimação das funções de
produção de saúde, as quais buscam compreender a relação entre o estado de saúde da população
brasileira e as variáveis analisadas no presente estudo. Destaca-se também os resultados dos efeitos
marginais desses modelos para os 26 estados e o Distrito Federal.
4.1 ESTIMAÇÃO DA FUNÇÃO DE PRODUÇÃO DE SAÚDE
Na Tabela 4 observam-se os resultados dos efeitos marginais relativos à função de produção
de saúde para Brasil em 2013. A primeira coluna refere-se aos resultados para o modelo 1, baseado
na amostra principal, considerando a escolaridade exógena. Na segunda coluna tem-se os resultados
para o modelo 2, considerando todas as variáveis exógenas, com base na restrição da amostra para
ocupados com cônjuge. Por fim, na terceira coluna, observa-se os resultados do modelo 3, com a
variável educação endógena.
Com relação às variáveis sociodemográficas (Tabela 4, modelo 1), constatou-se que o sexo
apresentou sinal negativo, indicando que as mulheres se avaliaram de forma menos saudáveis. Esse
público demanda mais serviços de saúde (consultas médicas, atendimento ambulatorial, exames de
rotinas, entre outros) do setor público e privado do que homens (IBGE, 2016a). Além disso, buscam
informações com os profissionais dessa área sobre fatores de risco que podem prejudicar a qualidade
de vida delas, contribuindo assim para o conhecimento sobre o seu estado de saúde. (BARROS, 2003;
KASSOUF, 2005; SILVA; SANTOS; BALBINOTTO NETO, 2016).
Por sua vez, os homens, em geral, sofrem mais de condições severas e crônicas de saúde e
morrem mais do que as mulheres pelas principais causas de morte. A presença dessas pessoas nos
serviços de assistência é menor, pois o cuidado com a saúde por esse público não é considerado como
uma prática masculina (COURTENAY, 2000; LAURENTI; MELLO-JORGE; GOTLIEB, 2005).
Destaca-se também que o mercado pode não garantir formalmente a adoção dessa prática de cuidar-
10
se, o que prejudica o seu papel de provedor (GOMES; NASCIMENTO; ARAUJO, 2007; MOREIRA;
GOMES; RIBEIRO, 2016).
Tabela 4 - Efeitos marginais das estimações da função de produção de saúde para adultos do Brasil,
2013 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Variáveis Modelo exógeno sem
restrição
Modelo Exógeno com
restrição
Modelo Endógeno
com restrição
Sexo −0,030* −0,045* −0,156*
(0,000) (0,000) (0,000)
Cor/raça −0,021* −0,020** −0,029
(0,000) (0,018) (0,276)
Adulto −0,099* −0,069* −0,158*
(0,000) (0,000) (0,000)
Idoso −0,125* −0,124* −0,229*
(0,000) (0,000) (0,000)
IMC −0,016* −0,021* −0,063*
(0,000) (0,000) (0,000)
Escolaridade 0,034* 0,032* 0,163*
(0,000) (0,000) (0,000)
Rural −0,002 0,004 0,015
(0,743) (0,638) (0,593)
Plano de saúde 0,134* 0,118* 0,266*
(0,000) (0,000) (0,000)
Última consulta −0,135* −0,096* −0,318*
(0,000) (0,000) (0,000)
Alcoolismo 0,059* 0,031* 0,076*
(0,000) (0,000) (0,003)
Tabagismo −0,067* −0,083* −0,201*
(0,000) (0,000) (0,000)
Hipertensão −0,158* −0,162* −0,450*
(0,000) (0,000) (0,000)
Diabetes −0,201* −0,182* −0,486*
(0,000) (0,000) (0,000)
Colesterol alto −0,115* −0,136* −0,389*
(0,000) (0,000) (0,000)
Asma −0,146* −0,117* −0,340*
(0,000) (0,000) (0,000)
Observações 40.962 15.552 15.552
Ρ - - −0,133
Wald test (ρ = 0) 0,000
Análise de
sensibilidade 72,96% 75,45% 75,23%
Fonte: Elaboração dos autores com base nos dados da PNS (IBGE, 2016).
Notas: Os valores fora dos parênteses são os resultados das estimações (efeitos marginais), e os dentro dos parênteses são
os valores da estatística p.
Considerando (*) estatisticamente significativo a 1%, (**) estatisticamente significativo a 5%.
No quesito idade (Tabela 4, modelo 1), dividiu-se os indivíduos entre jovens adultos, adultos
e idosos, sendo jovens adultos o grupo de referência. Observou-se que ambos os grupos, adultos e
idosos, apresentam relação negativa com a saúde, quando comparados aos jovens adultos. Esse
resultado indica que conforme a idade aumenta, maior a probabilidade de o consumidor avaliar de
forma negativa seu estado de saúde. Destaca-se que com o aumento da idade e a piora do estado de
saúde da população se demanda mais serviços de saúde. (GROSSMAN, 1972a; 1972b; BARROS,
2003; SILVA; SANTOS; BALBINOTTO NETO, 2016).
Ademais, o estado de saúde da população idosa e o crescimento da demanda por serviços de
saúde por esses indivíduos podem levar ao aumento dos gastos públicos com saúde impactando no
11
crescimento e desenvolvimento econômico de um país (NUNES, 2004; RODRIGUES; AFONSO,
2012; KEMPAMP et al., 2016).
Verifica-se efeito negativo para a variável cor/raça (Tabela 4, modelo 1), indicando que os
indivíduos de cor negra e parda apresentam probabilidade maior de avaliar seu estado de saúde como
regular, ruim ou muito ruim. Este resultado pode estar associado ao fato de que em determinado nível
de renda e educação, por exemplo, não brancos podem apresentar piores condições de saneamento,
habitação, entre outros, afetando negativamente a saúde do indivíduo (AUSTER; LEVESON;
SARACHEK, 1972).
O índice de massa corporal (IMC) apresentou sinal negativo (Tabela 4, modelo 1), indicando
que peso excessivo está associado com menor estado de saúde. Diversos estudos têm demonstrado as
consequências do excesso de peso sobre a saúde da população (BARROS, 2003; KENKEL, 1995;
PI-SUNYER, 1991; DJALALINIA et al., 2015). A obesidade se torna fator de risco para diferentes
agravos que afetam a qualidade de vida, como cânceres (câncer de mama, endometrial, de ovário,
renal, próstata, pancreático, entre outros), diabetes tipo 2, hipertensão, acidente vascular cerebral,
insuficiência cardíaca, asma, dor lombar crônica, osteoartrite, embolia pulmonar, entre outras
(DJALALINIA et al., 2015).
De acordo com estudo realizado pelo Department of Health and Human Services (2001), além
dos problemas para a saúde, o excesso de peso também impacta em fatores socioeconômicos, em
virtude dos altos custos do excesso de peso para os sistemas de saúde. Os custos se dividem em
diretos, relacionados aos gastos com tratamentos e consequências da obesidade, e indiretos,
associados à perda de renda devido à queda da produtividade.
Para o quesito escolaridade (Tabela 4, modelo 1), o sinal positivo mostra que conforme essa
variável se eleva, maior a probabilidade do indivíduo se autoavaliar com melhor saúde, estando de
acordo com os resultados obtidos por Kassouf (2005), Grossman (1972a, 1972b), Silva, Santos e
Balbinotto Neto (2016), Nasab et al. (2013), Barros (2003), Joumard et al. (2010), Favissa e Gutema
(2008) e Kenkel (1995). Este resultado pode estar associado com o fato de que maior nível de
educação pode levar ao uso mais eficiente de insumos para a produção de saúde do indivíduo. A
educação impacta indiretamente a saúde da população ao influenciar a eficiência com que as pessoas
selecionam e usam cada insumo na geração de saúde (SOUZA; SANTOS; JACINTO, 2013;
GILLESKIE; HARRISON, 1998).
A variável rural, que mede a influência de residir na área rural ou urbana sobre a saúde, pode
estar associada a problemas de poluição de ar, da água, ao estresse devido congestionamentos e
poluições sonoras, acidentes com veículos, entre outros fatores. Ao mesmo tempo, está relacionada
também ao maior acesso aos serviços de saúde, as informações de prevenção e cuidados com doenças
e epidemias, e sobre os direitos de cada pessoa ao acesso a saúde (SILVA; SANTOS; BALBINOTTO
NETO, 2016).
Kassouf (2005) observou que para a população brasileira entre 40 e 60 anos (considerando a
PNAD de 1998), a maior proporção dos indivíduos residentes na área urbana que procuram por
atendimento médico buscam exames de rotina, enquanto os que vivem na área rural demandam
quando surge alguma doença. Para a amostra do presente estudo, no entanto, não se observou
diferença entre residir na área rural ou urbana, pois a variável não foi significativa (Tabela 4, modelo
1).
Com relação aos indicadores de assistência à saúde (Tabela 4, modelo 1), percebe-se que o
fato de o indivíduo ter realizado consulta médica nos últimos doze meses de 2013 reduz a
probabilidade do consumidor se avaliar saudável. As pessoas tendem a procurar por atendimento
médico quando estão mais doentes, ou menos saudáveis, ao invés da demanda por prevenção. Assim,
quanto melhor o estado de saúde do indivíduo, menos este, procura por atendimento do setor de saúde
(KASSOUF, 2005; SILVA; SANTOS; BALBINOTTO NETO, 2016). Além disso, Maia e Andrade
(2009) observaram que no caso de consultas médicas, os indivíduos detentores de planos de saúde
utilizam em média 25% a mais do que se utilizassem o sistema público de saúde.
O consumo de planos de saúde poderia, portanto, aumentar a demanda por prevenção, pois o
consumidor que possui um plano tende a procurar por mais serviços desse setor, influenciando
12
positivamente no seu estado. Entretanto, a própria posse do plano pode ocorrer devido a algum
problema de saúde, o que consequentemente elevaria a demanda por mais serviços, mas não
necessariamente para prevenção. Dessa forma, esta é uma variável que deve ser analisada com
cuidado e passível de discussão na literatura científica (KASSOUF, 2005). Nos resultados do modelo
1 (Tabela 4), a posse de plano de saúde influenciou positivamente a autoavaliação, ou seja, o consumo
do plano expande a probabilidade do indivíduo se avaliar com saúde muito boa ou boa.
Já para as variáveis de comportamento (Tabela 4, modelo 1), verificou-se que o hábito de
fumar diminui a probabilidade de autoavaliação com melhor saúde, estando em consonância com as
pesquisas de Barros (2003), Joumard et al. (2010), Kenkel (1995) e Silva, Santos e Balbinotto Neto
(2016). O tabagismo é fator de risco para diversas causas de óbito no mundo, como doença cardíaca,
pulmonar, câncer e vascular cerebral. Além disso, o índice de mortalidade é duas vezes maior entre
os fumantes do que em pessoas que nunca fumaram (BURNS, 2003).
O consumo de bebidas alcoólicas, entretanto, não apresentou o sinal esperado, conforme
evidenciado por Joumard et al. (2010) e Kenkel (1995). O indivíduo que consome álcool pelo menos
uma vez ao mês eleva a probabilidade de se autoavaliar com melhor saúde, comparado às pessoas
que declararam não consumir álcool nunca. É, no entanto, um resultado a ser explorado em mais
detalhes em pesquisas futuras.
Conforme já discutido neste trabalho, as doenças crônicas têm impactado os países de todo o
mundo, provocando queda de qualidade de vida, mortes, afetando às esferas sociais e econômicas de
toda a sociedade (WHO, 2013; 2014). Nesse trabalho, as variáveis referentes às doenças crônicas,
hipertensão, diabetes, colesterol alto e asma apresentam sinais coerentes com o esperado, estando de
acordo com os resultados encontrados por Barros (2003), pois a presença dessas patologias resulta
em menor estado de saúde médio por parte dos indivíduos.
Na segunda coluna de resultados da Tabela 4 (modelo 2) tem-se a estimação da função de
produção de saúde para o Brasil em 2013, considerando todas as variáveis exógenas, com base na
restrição da amostra para ocupados com cônjuge. Verifica-se que os resultados são relativamente
semelhantes ao modelo 1, sendo que os efeitos das variáveis explicativas sobre o estado de saúde são
idênticos. Como no modelo 1, a variável residir na zona rural foi a única não significativa.
Na terceira coluna da Tabela 4 (modelo 3) apresenta-se o mesmo modelo da coluna anterior,
contudo considerando a educação como variável endógena. Destaca-se que de fato ela é endógena,
pois a partir do teste de exogeneidade de Wald, rejeita-se a hipótese nula de não endogeneidade a 1%
de significância. Observa-se que apenas o resultado para a variável cor/raça foi diferente do modelo
2, pois esta variável apresenta efeito estatisticamente não significativo, indicando que não há
diferença entre se declarar negro/pardo ou branco na autoavaliação da saúde.
Com relação ao efeito da variável escolaridade (Tabela 4, modelo 3), nota-se que o mesmo
apresenta um coeficiente maior quando comparado com os modelos 1 e 2. O aumento no nível
educacional expande a probabilidade do indivíduo se avaliar com saúde muito boa ou boa em 16,3%.
Portanto, verifica-se que a importância da educação para a saúde aumenta quando é corrigido o
problema de endogeneidade na variável explicativa.
Por fim, na Tabela 4 estão apresentados os resultados da análise de sensibilidade, que é uma
medida de estabilidade dos modelos. Para a primeira e segunda estimação, o modelo Probit classifica
corretamente 72,96% e 75,45% dos indivíduos da amostra, respectivamente. Na terceira estimativa,
nota-se que o modelo Probit com variáveis instrumentais considera corretamente 75,23%. Assim, os
três modelos analisados apresentam taxas robustas de acertos de previsão.
4.2 ANÁLISE PARA AS UNIDADES FEDERATIVAS DO BRASIL
Na Figura 1 apresentam-se as proporções (%) de indivíduos de 18 anos ou mais de idade com
autoavaliação de saúde muito boa ou boa, em 2013, para as Unidades Federativas brasileiras,
considerando a amostra principal desse estudo (40.962 observações). A proporção média de pessoas
residentes no Brasil que se avaliaram saudáveis correspondeu a 64%. Na região Sudeste, Minas
Gerais foi o estado que mais se destacou, apresentando proporção de 74% de indivíduos que se
13
declararam saudáveis. Espírito Santo, Rio de Janeiro e São Paulo também exibiram taxas elevadas
(72%, 72% e 70%, respectivamente), quando comparados às outras Unidades Federativas,
principalmente do Norte e Nordeste do país. Alagoas foi o estado com pior resultado, tendo mostrado
proporção de apenas 51%, sendo seguido por Maranhão (52%) e Sergipe (57%).
Figura 1 – Proporção (%) de pessoas de 18 anos ou mais de idade com autoavaliação de saúde muito
boa ou boa, Unidades Federativas brasileiras, 2013 Fonte: Elaboração dos autores com base nos dados da PNS (IBGE, 2016).
Na Tabela 5 observam-se os resultados da estimativa dos efeitos marginais dos estados e
Distrito Federal, tendo como base Minas Gerais. Conforme já ressaltado, Minas Gerais foi usada
como estado de referência no presente estudo, devido ao fato de ter apresentado a maior proporção
de indivíduos saudáveis em relação as demais Unidades Federativas. Dessa forma, avalia-se como
residir em determinada Unidade da Federação aumenta ou diminui a função de produção de saúde de
um consumidor.
O primeiro modelo da Tabela 5 considera a amostra principal do trabalho, sem restrições e
com todas as variáveis explicativas como exógenas. No caso das Unidades Federativas, evidenciou-
se que todas apresentaram efeito marginal significativo e negativo. O sinal negativo indica que residir
nos demais estados e Distrito Federal reduz a probabilidade de se avaliar saudável, comparando-se
com a referência. Este resultado se deve ao fato de Minas Gerais ser o estado com maior proporção
de pessoas saudáveis (IBGE, 2016).
Observa-se que os estados do Norte e Nordeste, quando comparados a Minas Ferais
(referência desse estudo) apresentam efeitos marginais negativos mais elevados (Tabela 5). Isso
indica que residir nessas regiões pode diminuir a probabilidade do indivíduo se avaliar saudável.
Kassouf (2005) evidenciou também que morar no Norte e Nordeste diminui a probabilidade de
apresentar estado de saúde elevado se comparado às regiões Sul e Sudeste.
14
Conforme o modelo de Grossman (1972b), o estado de saúde de um indivíduo está diretamente
relacionado com o capital humano. Nesta linha, os resultados dos efeitos marginais negativos mais
altos para os estados das regiões Norte e Nordeste podem estar relacionados a outros tipos de capital
humano, por exemplo, à escolaridade. Bezerra e Ramos (2008) estimaram o capital humano para as
Unidades da Federação brasileira levando em consideração a qualidade da escolaridade. De acordo
com seus resultados, os menores estoques de capital humano se encontraram nas regiões Norte e
Nordeste, com destaque para Alagoas, com o pior estoque.
Nesta linha, Figueiredo, Andrade e Noronha (2006), utilizaram como proxy para avaliar a
saúde da população, entre as Unidades Federativas, a média da taxa de mortalidade infantil entre
1990-1999. Constaram que Alagoas apresentou o pior estado de saúde e o Rio Grande do Sul, o
melhor, o que está em consonância com os resultados do presente estudo. OPAS (2001), a partir dos
dados da PNAD 1999 mostrou também que as regiões Norte e Nordeste apresentaram o menor índice
de médicos por mil habitantes, sendo estes de 0,38 e 0,85 respectivamente. A média nacional do
índice foi de 1,60 médicos por mil habitantes. Além disso, a região que mais se destacou
positivamente foi a Sudeste com 2,34 médicos/mil habitantes.
Tabela 5 – Efeitos marginais das estimações da Função de Produção de Saúde para Unidades
Federativas do Brasil, 2013 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Variáveis Modelo exógeno sem
restrição
Modelo Exógeno com
restrição
Modelo Endógeno com
restrição
Coeficiente Valor p Coeficiente Valor p Coeficiente Valor p
Região Norte
AC −0,150* (0,000) −0,138* (0,000) −0,428* (0,000)
AP −0,178* (0,000) −0,220* (0,000) −0,641* (0,000)
AM −0,146* (0,000) −0,188* (0,000) −0,550* (0,000)
PA −0,243* (0,000) −0,260* (0,000) −0,705* (0,000)
RO −0,144* (0,000) −0,148* (0,000) −0,438* (0,000)
RR −0,176* (0,000) −0,236* (0,000) −0,697* (0,000)
TO −0,150* (0,000) −0,181* (0,000) −0,541* (0,000)
Região Nordeste
AL −0,251* (0,000) −0,242* (0,000) −0,651* (0,000)
BA −0,193* (0,000) −0,205* (0,000) −0,565* (0,000)
CE −0,129* (0,000) −0,117* (0,000) −0,349* (0,000)
MA −0,273* (0,000) −0,246* (0,000) −0,677* (0,000)
PB −0,157* (0,000) −0,172* (0,000) −0,494* (0,000)
PE −0,191* (0,000) −0,195* (0,000) −0,545* (0,000)
PI −0,180* (0,000) −0,237* (0,000) −0,640* (0,000)
RN −0,141* (0,000) −0,136* (0,000) −0,380* (0,000)
SE −0,202* (0,000) −0,225* (0,000) −0,608* (0,000)
Região Centro-Oeste
GO −0,097* (0,000) −0,082* (0,002) −0,245* (0,001)
MT −0,083* (0,000) −0,149* (0,000) −0,434* (0,000)
MS −0,056* (0,002) −0,054*** (0,057) −0,151*** (0,060)
DF −0,094* (0,000) −0,138* (0,000) −0,536* (0,000)
Região Sudeste
ES −0,031*** (0,083) −0,047 (0,102) −0,142 (0,934)
RJ −0,032** (0,026) −0,021 (0,382) −0,092 (0,195)
SP −0,053* (0,000) −0,039*** (0,062) −0,122** (0,048)
Região Sul
PR −0,067* (0,000) −0,070* (0,004) −0,211* (0,002)
SC −0,050* (0,007) −0,088* (0,003) −0,255* (0,001)
RS −0,035** (0,024) −0,049** (0,042) −0,136*** (0,051)
Fonte: Elaboração dos autores com base nos dados da PNS (IBGE, 2016)
Considerando (*) estatisticamente significativo a 1%, (**) estatisticamente significativo a 5% e (***) estatisticamente
significativo a 10%.
15
Na Tabela 5 (modelo 2) tem-se a estimação da função de produção de saúde para o Brasil em
2013, considerando todas as variáveis exógenas, com base na restrição da amostra para ocupados com
cônjuge. Verifica-se que os resultados são relativamente semelhantes ao modelo 1, sendo que os
efeitos para Minas Gerais e as demais Unidades federativas sobre o estado de saúde são idênticos.
Contudo, cabe ressaltar que Espírito Santo e Rio de Janeiro mostraram efeito marginal não
significativo no modelo 2, indicando que não existe diferença entre residir nesses dois estados ou em
Minas Gerais. Por fim, destaca-se que os resultados do modelo 3 são iguais ao modelo 2, mostrando
assim que os efeitos marginais negativos permaneceram com maior intensidade nas regiões Norte e
Nordeste do país.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O objetivo desse artigo foi estimar funções de produção de saúde para o Brasil a partir do
modelo teórico de Grossman. Especificadamente, avaliou-se os fatores que afetam a saúde geral da
população brasileira e como residir em diferentes estados modifica a percepção do estado de saúde
desses indivíduos. Para isso estimou-se um modelo econométrico Probit com e sem instrumentos
utilizando-se a PNS de 2013.
Os resultados encontrados sugerem que indivíduos do sexo masculino, com menores níveis
de idade, que não fumam, não são obesos, possuem plano de saúde e que não foram diagnosticados
com alguma doença crônica estão associados com melhor saúde. Além disso, maiores níveis de
escolaridade aumentam a probabilidade das pessoas se avaliarem mais saudáveis, principalmente
quando a variável educação é considerada endógena. O efeito da educação sobre a saúde se eleva
quando é corrigido o problema de endogeneidade na variável independente. Em termos regionais,
evidenciou-se que os indivíduos que residem em estados do Norte e Nordeste têm menor
probabilidade de apresentar saúde boa ou muito boa quando comparado a Minas Gerais.
Observa-se que políticas educacionais podem ter eficácias para elevar a saúde populacional
como um todo. Também se tornam essenciais ações que objetivam disseminar informações sobre o
risco da obesidade, do hábito de fumar e da importância pela procura de atendimento médico para
prevenção. Portanto, políticas públicas regionais que estimulem hábitos mais saudáveis são
extremamente importantes para melhorar o estado de saúde da população.
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